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Enregistrement W4387444247 · doi:10.1017/9781009387446.001

Introduction

2023· book-chapter· en· W4387444247 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCybernetics and Technology in Society
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberneticsReading (process)EpistemologyOpenness to experiencePerspective (graphical)Cognitive scienceModernism (music)PhenomenonDimension (graph theory)SociologyPhilosophyComputer scienceAestheticsPsychologyArtificial intelligenceLinguisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Introduction opens with a close reading of information proliferation and human–machine interfaces in James Joyce’s Ulysses to establish these themes as central to the book’s exploration of the emergent early-twentieth-century phenomenon Love labels “cybernetic thinking.” She traces biographical and intellectual connections between T. S. Eliot and Norbert Wiener (the “father of cybernetics”), provides an overview of the field of cybernetics and its definitional challenges, and proposes that a reconsideration of cybernetics’s cultural lineage – as evident in experimental modernist texts – will contribute a valuable new dimension to our understanding of both modernism and cybernetics. Eve Kosofsky Sedgwick and Adam Frank’s notion of the “cybernetic fold” is redeployed to describe the rich openness to data-processing-possibility that emerges during these decades, when high-speed computing is imaginable but not yet technologically realized. After contextualizing the project within existing media- and modernist-studies conversations, the Introduction culminates with a close reading of Wiener’s cybernetic approach to information that links his perspective on technical innovation to modernist aesthetics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3690,221

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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